AIOとは？AI時代の検索で「引用される」ための最新SEO対策【2026年版】

SEOの現場では、今「AIO」という考え方が注目されています。

AIO（AI Optimization）とは、Webページが生成AIソフトの回答に引用・参照されるように最適化することで、AIの発展とともに現れた考え方です。

Open AIの「ChatGPT」、Googleの「AI Overviews」など、生成AIを利用する日常が一般化しつつあり、AI引用からのアクセスが新たな集客チャネルになろうとしています。

この記事では、そうしたAI時代における新しい概念「AIO」について、従来のSEOとの違い、AIに引用・参照されるための具体的な施策、計測方法、外注時の考え方、そしてAIOの未来予測までを体系的に解説します。

AIOとSEOをどのように活用すべきか悩んでいる方は、参考にしてください。

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AIOとは？SEOとの違い

ChatGPTやGeminiなどの生成AIが情報源を参照して回答を生成する機会が増えており、AIが扱う情報の「出典」に選ばれることが新しいアクセス経路として注目されています。

また一部では、Googleの検索機能である「AI Overviews」のことをAIOと呼ぶケースもありますが、本来は「AI最適化」を指す言葉です。混同しやすいため区別しておきましょう。

AIOは従来のSEO（検索エンジン最適化）とは目的もプロセスも異なります。

SEOは、検索順位を上げる施策であるのに対し、AIOは生成AIの回答欄で引用・参照されることが目標になります。

以下に、AIOとSEOの主な違いをまとめました。

	SEO	AIO
目的	検索結果で上位に表示させる	AIの回答生成時に「引用・参照される」
目的達成に重要な要素	検索意図 内部対策 外部対策（被リンク獲得） E-E-A-T	E-E-A-T 一次情報 信頼できる出典 回答の即答性 FAQ形式
成果	検索経由のアクセスが増える	引用経由のアクセスが増える

AIOもSEOも、目的や必要な要素は異なりますが、「アクセスが増える」という共通の成果があります。

生成AIは急速に進化しており、検索エンジンとの利用割合が、今後どう変化するのかは断定できません。

そのため、検索からの流入とAIからの流入の両方を確保するために、AIOとSEOは並行して対策することが重要です。

AIOに似た用語の意味まとめ（GEO・LLMO・AEO）

AIOとよく似た用語として「GEO」「LLMO」「AEO」などがあります。

どれもAI検索や生成AIの発展に伴って登場した言葉であり、定義がまだ統一されていません。

どの用語も「AIに引用・参照されるための最適化」という点で大きく共通しており、厳密に使い分ける必要性はそれほど高くありません。

それぞれが、一般的にどう説明されるかをまとめると次のようになります。

	正式名称	最適化する対象
AIO	AI Optimization	生成AI全般（ChatGPT、Gemini、AI Overviewsなど）
GEO	Generative Engine Optimization	生成AIを組み込んだ検索エンジン全般
LLMO	Large Language Model Optimization	大規模言語モデル全般
AEO	Answer Engine Optimization	AIが回答するエンジン全般（音声検索に限定して使われるケースもある）
AEO	AI Engine Optimization	AIエンジン全般（一部この意味で使われるケースもある）

AIは発展途上かつ、ソフトも多様化しているため、これら用語の使い分けの明確な線引きはありません。

この記事では、最も包括的で実務にイメージしやすい言葉である「AIO」を軸に解説していきます。

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SEOよりAIOが注目されるようになった背景

AIOが注目されているのは、情報収集の入り口が検索エンジンだけではなく、生成AIへと急速に広がっているためです。

従来は、Google検索が圧倒的な流入源でしたが、現在はAIに質問しその回答をもとに行動するユーザーが増えています。

この変化により、検索順位だけを最適化する従来のSEOでは取りこぼす流入が発生するようになり、AIに引用・参照されることを目的としたAIOの重要性が高まっています。

すでに21.3%の人が「生成AI」で調べものをしている

画像引用：サイバーエージェント GEOラボ、生成AIのユーザー利用実態調査

これは、インターネット広告事業大手の株式会社サイバーエージェントによる、全国の10～60代の男女 9,278名を対象に行われた2025年の調査データです。

日常の検索行動において利用するサービスの割合は、検索エンジンが91.1%と大きなシェアを持っていることが分かります。

ただその一方で、生成AIサービスの利用者も21.3%と、つまり5人に1人はすでにAIで調べものをする人がいることが分かります。

画像引用：サイバーエージェント GEOラボ、生成AIのユーザー利用実態調査

同調査では、世代別のサービス利用状況も公開されており、特に10代では「ChatGPT」と「Gemini」を合わせたAI利用率が55%と高い数値になっています。

Google検索も86.3%と高水準ではあるものの、「Yahoo! JAPAN」の利用率は31.3%にとどまり、「ChatGPT」を下回る結果となっています。

今の10代が社会で情報収集を行う中心世代になる頃には、検索エンジンだけではなく生成AIを使う調べ方が一般化している可能性が高く、この傾向はAIOの必要性をさらに押し上げる要因になると考えられます。

Google経由のサイト訪問が2年間で33%減った

株式会社ヴァリューズが、250万人を対象にした調査によると、Google検索経由のウェブサイトの訪問数が、2年で33%減少したことが分かりました。
（参考：日本経済新聞「Google経由のサイト訪問、日本でも3割減　AI要約の浸透で」）

日本経済新聞でも報じられたこの数値は、情報収集の入口がGoogle検索から生成AIへと徐々に移行していることを示すものです。

こうした背景には「ChatGPT」だけでなく、Google検索の「AI Overviews」やMicrosoftの「Copilot」など、主要プラットフォームが生成AIを標準搭載し始めたことが挙げられます。

検索エンジンが「キーワードを入力する」行動を前提としているのに対し、生成AIは「質問する」だけで答えが返ってくるため、利用のハードルが大幅に下がっています。

スマートフォンで調べものをする時にこのメリットが特に大きく、音声認識の向上も相まって、ユーザーがより手軽に情報を得られる点が支持される理由です。

こうした行動変化が積み重なることで、検索エンジン経由のアクセスが減少し、その分だけAIが入口となるため「AIO」の重要性が高まっています。

AIに引用・参照されるとは？

AIOは、AIに引用・参照されるための最適化対策ですが、「AIに引用・参照される」イメージがわかない人もいると思います。

そこで、実際に記事がAIに引用・参照されている場面をお見せします。

以下の画像は、「ChatGPT」と「AI Overviews」のそれぞれで、「おすすめの風邪薬を教えて」と入力した時の結果です。

どちらも、AIが膨大なネットワークから信頼できる記事を選んで参照して、回答を生成していることが分かります。

ユーザーは、さらに情報を詳しく知りたい場合、この参照元をクリックして、記事へアクセスすることになります。

※ChatGPT。赤線部分が参照元記事の表示。

※AI Overviews。赤丸部分が参照元記事の表示。

AIに引用されるための6つのAIO対策

AIに引用されるかどうかは、運や偶然ではなく、ある程度は意図的にコントロールできる領域です。

生成AIはインターネット上の膨大な情報を参照して回答を作りますが、その際に優先されるのは「信頼できる」「分かりやすい」コンテンツです。

AIO対策とは、こうしたAI側の好む条件に合わせてコンテンツを整え、引用される確率を高める取り組みだと考えると分かりやすいでしょう。

ここでは、具体的にどのようなポイントを意識すれば、「AIに引用されやすい記事」になるのかを、解説します。

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①E-E-A-Tを強化する

AIに引用・参照されるための前提として重要なのが「E-E-A-T」の強化です。

E-E-A-Tとは「経験（Experience）」「専門性（Expertise）」「権威性（Authoritativeness）」「信頼性（Trustworthiness）」の頭文字を取った概念で、もともとはGoogle検索の評価軸として重視されてきましたが、生成AIが参考にする情報を選ぶ際にもこの考え方が当てはまります。

具体的には以下のように、E-E-A-T要素を文章に取り入れていくことになります。

E-E-A-Tというと国家資格や専門家であることが強みという印象が強いですが、資格がなくても問題ありません。

信頼できる情報源を根拠にし、透明性の高い運営姿勢を示し、読者にとって理解しやすい形でまとめるだけでも、記事のE-E-A-Tは十分に高められます。

その結果として、AIから引用・参照されやすいコンテンツになります。

②独自性と一次情報を増やす

生成AIは、インターネット上の類似した情報をまとめて要約するのは得意ですが、どれも同じ内容のページばかりだと、どこを参照しても大きな違いが出にくくなります。

その中で自分の記事を選んでもらうためには「他の記事にはない独自性」や「一次情報」を増やすことが重要です。

具体的には、次のような一次情報を用いて、独自性を高めることができます。

• 社内調査データ、アンケート
• 商品、サービスの使用レビュー、体験談
• インタビュー記事

こうした一次情報は、生成AIの「こんな回答もどうですか？」と差分を埋める時にも参照されやすいメリットがあります。

生成AIを利用したら分かると思いますが、「もう少しこういう情報が欲しい」と、追加質問をするケースは意外と多いです。

自社サイトにしか書けない情報や視点をどれだけ入れられるかが、AIO対策として重要なポイントです。

③引用や出典は信頼性が高い情報を選び明記する

生成AIは、単に情報量が多いページよりも「信頼できる情報源に基づいているページ」を好みます。

そのため、記事内でデータや統計、制度の説明などを行うときは、公的で専門性の高い情報を優先して使うことが重要です。

公的で専門性の高い情報には、次のようなものがあります。

• 国、自治体
• 省庁、政府機関
• 業界団体、研究機関
• 憲法、法律、条令

例えば、医療系の記事において、同じようなデータを引用する時に「WHO（世界保健機関）」と「近隣の診療所の先生」では、前者の方がAIに選ばれやすくなります。

このような公的機関は毎年調査データを発表しているケースも多く、その場合は、なるべく最新のデータを取り扱うようにすることも大切です。

信頼性の高い出典に基づいた記事は、AIにとっても「根拠付きの回答候補」として扱いやすくなるため、引用される可能性が高まります。

④結論ファーストで分かりやすい文章構造にする

AIに選ばれるには、「結論ファースト」で文章をまとめることが重要です。

これはAIが、文章を上から順に丁寧に読むのではなく、構造的なパターンを認識して、必要な情報だけを抽出しようとするためです。

これは読者にとっても読みやすく、AIにとっても即時に回答候補として評価されやすくなるため、AIOにおける基本的な文章設計といえます。

また、多くの情報を扱う場合は、箇条書きや表を使って情報整理することも効果的です。

文章を読むのではなく「構造を読む」AIにとって、箇条書きや表は認識しやすい情報だからです。

他にも分かりやすさを高める工夫としては、「これ、それ」のような指示代名詞をなるべく避け、具体的な名詞を使う方法があります。

以下に、AIに引用・参照されにくい文章構造と引用・参照されやすい文章構造の具体例を載せておきます。

※解説のための例文のため、健康効果は参考にしないでください。

⑤構造化データを活用しAIに認識させやすくする

AIに内容を正確に理解させるためには「構造化データ」を活用することが重要です。

構造化データとは、ページ内の情報を機械が読み取りやすい形式に変換するための追加データで、「Schema.org」で定められた形式に沿って記述します。

特にページの目的に応じて、以下のようなスキーマを設定することで、情報の種類がAIにとって明確になります。

こうすることで、AIは「これはレビュー」「これは質問と回答」などと認識しやすくなり、引用候補として扱われる可能性が高まります。

特にFAQPageの構造化データは、一問一答を好む生成AIとの相性が良く、AIが回答生成に利用しやすいため、AIOの観点でも効果的です。

⑥FAQ形式を記事内に入れる

FAQ形式はAIO対策として最も取り入れやすく、効果が分かりやすい施策です。

AIは質問と回答が明確にセットになった情報を処理するのが得意で、一問一答形式の文章はそのまま回答に利用しやすい構造になります。

また、読者が疑問に感じやすい点を先回りしてFAQにまとめることで、ユーザビリティの向上にもつながります。

これは前述した「FAQPageの構造化データ」や「結論ファースト」とも相性が良く、SEOとAIOの双方で有効なアプローチといえます。

AIからの流入を確認する方法

自社サイトが、生成AIの回答経由でアクセスされたかどうかを、Googleアナリティクス（GA4）で確認することができます。

AIO対策の効果を把握するためにも、まず流入元の変化を正しく把握することが重要です。

以下の手順で、AI経由の可能性がある流入を確認できます。

この画面では、サイトに初めて訪れたユーザーが「どこから来たか」を確認できます。

例えば、Googleの自然検索の場合は「google / organic」と表示されます。

AI経由でアクセスされた場合、以下のようにAIソフト名を含んだ表示になります。

• chatgpt.com / referral
• gemini.google.com / referral
• perplexity.ai / referral

ちなみに、Googleの「AI Overviews」からの流入は「google / organic」に一体化されているため分かりません。

Google検索のAIはSearch Consoleでどのように測定されるか？

Google検索には「AI Overviews（AIによる概要）」と「AIモード」という、2種類のAI機能が搭載されています。

これらは、Googleに標準搭載されたAI機能のため、Search Consoleでの測定仕様が通常の検索結果とは一部異なります。

Googleが公開している公式情報をもとに、測定仕様の違いをまとめます。

参考：Japanese Google Search Office Hours（ #Google検索オフィスアワー 2025 年 04 月 24 日）
参考：Google Search Console ヘルプ「表示回数、掲載順位、クリック数とは」

特に「AIモード」の掲載順位に関しては、Googleが詳細な仕様を明かしていません。

「AI Overviews」については、掲載順位「1位」と参考動画において明言されていますが、「AIモード」では同様の説明がなく、通常検索の順位とどのように連動しているのかは現時点では不透明です。

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SEO対策はオワコンでAIOだけやればいいのか？

生成AIが検索行動の入口になりつつある今、「SEOはもうオワコン？意味ない？」という声もよく耳にします。

しかし、結論としては「AIOだけに一本化」するのは危険です。

AIOで求められる要素の多くは、従来のSEOと共通しており、AI自体もまだ発展途上で不安定な側面を抱えているからです。

これからは「SEO＋AIO」の両軸で、流入経路を確保する戦略が必須です。

その詳しい理由を、深掘りして解説します。

関連記事：SEO対策は意味ない・オワコンと言われる理由！時代遅れからAIを味方に変えるやり方

そもそもAIOのテクニックの一部はSEOでもやっていたこと

AIOで求められる多くの要素は、実はこれまでのSEOで重視されてきた内容と大きく変わりません。

E-E-A-Tの強化、一次情報の提供、明確で構造化された文章、信頼できる出典の明記などは、今までのSEOでも評価されてきた基本原則です。

つまり「AIOだから特別なことを始める」のではなく、SEOで行ってきた土台がそのままAIOにも通じています。

またGoogle公式においては、「AI Overviews」と「AIモード」に関して、以下のように言及しています。

Google 検索全般と同様に、AI 機能にも基本的なSEOベストプラクティスを適用できます。具体的には、Google検索の技術要件を満たすこと、検索ポリシーを遵守すること、信頼性の高い有用なユーザー第一のコンテンツを作成することなどの主なベストプラクティスを重視します。

引用：Google Search Central AI 機能とウェブサイト

ここで、言及されているSEOベストプラクティスとは、次の要素を指しています。

• クロールを適切に許可する
• 内部リンクでページにアクセスしやすくする
• ユーザーにとって快適なページ体験を提供する
• 重要な情報はテキストで明示する
• 高品質な画像・動画を併用して理解を補助する
• 構造化データを実際のページ内容と一致させる
• Merchant Centerやビジネスプロフィールの情報を最新に保つ

これらはすべて従来のSEOでも重視されてきたものであり、AIO特有のルールではありません。

つまり、AI時代でもSEOの基本が通用するということです。

AIは進化が目覚ましいだけに不安定

生成AIは進化スピードが速く、バージョンアップも頻繁に行われています。

ChatGPT、Gemini、PerplexityなどAIソフトも乱立しており、どのプラットフォームが将来シェアを握るかも確定していません。

さらに、今後まったく新しいアルゴリズムのソフトが台頭する可能性もあります。

こうした変化の激しさはAIの特徴でもありますが、同時にリスクも伴います。

特定のAIプラットフォームに最適化しすぎると、仕様変更ひとつで成果が大きく変わってしまう可能性があるためです。

だからこそ、AIOと並行してSEOも継続して行うことが重要です。

SEOは長年蓄積された評価軸が比較的安定しており、検索流入という堅実な導線を確保できます。

AIにはハルシネーションがある

生成AIには、事実と異なる情報をもっともらしく生成してしまう「ハルシネーション」という特有の課題があります。

これはChatGPTやGeminiなど、すべての大規模言語モデルに共通する特性です。

このAIの不完全性こそが、AIOでもSEOと同様に 「正確で信頼性の高い情報」 が重視される最大の理由です。

つまり、一次情報の豊富さ、根拠の明確さ、E-E-A-Tを備えたページほど引用されやすいということです。

そして、AIが誤情報を生む可能性がある以上、ユーザーが最終的に頼りにするのは正しい情報源であるウェブサイトです。

検索エンジンで評価された信頼性の高いSEO記事は、その役割を担うため、AIOの文脈でも価値がさらに高まります。

AIが間違える存在だからこそ、今までのSEOにおける情報の正確さや信頼性は、引き続き求められます。

AIは「要約」するだけで「購入」にはサイト訪問が不可欠

生成AIは、ユーザーの質問に対して要点を簡潔にまとめて回答できますが、商品・サービスの「購入」まではできません。

AIが行っているのはあくまで「要約」であり、最終的な購入行動はユーザー自身が公式サイトを訪問して行う必要があります。

そのため、AIOでAIから引用されることは重要ですが、購入や問い合わせといった「コンバージョンにつなげる」ことはウェブサイト側の役割であり続けます。

ここで重要になるのが、以下のような従来のSEOで重視されてきた「コンテンツSEO」と「ユーザビリティ（UX）」です。

• 一次情報や専門性が高い
• セキュリティが担保されている
• サイト構造が見やすく迷わない
• 購入ボタンへの導線が分かりやすい
• スマホで快適に閲覧できる

AIOで集客したその先の成果を向上させるためにも、こうしたCVR向上施策は、今後も必要になります。

AIOを外注するならSEOにも強い業者がおすすめ

AIOを外注する際は、AIO専門の業者よりもSEOにも強い会社を選ぶことをおすすめします。

AIOで求められる要素の多くが、もともとSEOの原則と重なっているためです。

SEOがAIOでも通用する主な理由は次のとおりです。

• AIが引用しやすい情報は、SEOと同じく「一次情報」「E-E-A-T」を満たすものだから
• 結論ファースト・構造化データなどAIOに必要な要素は、SEOで培われたものだから
• Google公式も「AI Overviews」「AIモード」に従来のSEOが有効と明言しているから

このように、AIOの中心となる技術は、SEOで積み重ねられた知識や経験と密接に関わっています。

AIOは、世界的にもまだ歴史の浅い領域で、どの業者も十分な実績を持ち合わせていません。

だからこそ「SEOの実績を見る」ことが、AIO業者選びにおいて失敗しにくい判断基準になります。

SEO業界20年、取引実績5,000社で多種多様な企業様の課題解決と成長をサポートしてまいりました。
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2026年最新のAI業界の動向から見た未来のAIO予測

2026年は、AIが検索行動により深く組み込まれた年です。

ChatGPT、Google、Yahooなど、各プラットフォームで、ユーザーがAIを気軽に利用できる場が増えました。

また、マルチモーダルAIの進化により、テキストに加えて画像・動画も認識でき、AIの利便性も向上しています。

ここでは、2026年のAI業界の動向から見えてくる、未来のAIOについて推測していきます。

ChatGPTの「ショッピングリサーチ」で、AI経由の購入行動が増える

2025年4月、OpenAIはChatGPTに「ショッピングリサーチ」という機能を実装しました。

「ショッピングリサーチ」は、ユーザーが入力した条件（用途・予算・機能など）をもとに、AIがネット上の小売サイトから情報を集め、最適な候補商品を自動で絞り込む機能です。

価格・在庫・スペック・レビュー・画像を統合し、「バイヤーズガイド」を簡単に生成する点が大きな特徴です。

また、同年9月には「Instant Checkout」と呼ばれる、ユーザーがChatGPT内で直接ECサイトの商品を購入できる（※提携サイトのみ）仕組みも実装されました。
（参考：ITmedia「OpenAI、ChatGPTで直接買い物できる新機能「Instant Checkout」を米国で提供開始」）

この流れが加速していけば、AIがEC業界の流れを大きく変える可能性があります。

Googleの「AIモード」で、検索しない人は今後も増える

2025年9月、Googleは日本で検索画面に「AIモード」を正式に導入しました。
（参考：Google Japan Blog「Google 検索における「AI モード」を日本語で提供開始」）

「AIモード」は、検索結果の横からワンクリックで、AIによる回答画面に切り替えることができます。

これにより、キーワード検索から「AIに聞く」へと、ユーザー行動が変わりつつあります。

さらにYahooでも、4月に独自のAIアシスタントがすでに導入されており、主要検索プラットフォームが揃って「AI化」を進めています。
（参考：Yahoo!JAPAN 検索ガイド「Yahoo!検索がさらに便利に！ AIアシスタントが検索結果の回答力を強力サポート」）

これまで生成AIは、ChatGPTなどの個別サービスにアクセスした人だけが利用していましたが、検索画面にAIが標準搭載されたことで、一般ユーザーにも一気に普及する可能性があります。

これは「検索で調べる」から「AIに聞く」への変化が、さらに加速することを意味し、SEO対策だけでは流入を維持しにくくなる未来が予測できます。

マルチモーダルAIの進化で画像・動画もAI検索の評価対象に

2025年以降、主要AIモデル（ChatGPT、Gemini、Claudeなど）は、いずれも「マルチモーダル機能」の強化を進めています。

マルチモーダルとは、画像・動画・音声など複数の情報形式を理解し、検索データとして処理できる技術のことです。

例えば、画像の内容を読み取って要約したり、動画内のシーンから重要ポイントを抽出したりすることも可能になっています。

この進化により、従来のSEOのような「テキスト中心の最適化」だけでは不十分になりつつあります。

AIはテキスト以外の情報も総合的に判断するため、画像の質・文脈との一貫性・動画の説明力なども、AIの評価材料になり始めています。

AIOのよくある質問（FAQ）

AIOは新しい概念のため、SEOとの違いや優先順位、難易度など、分かりにくい部分が多いです。

ここでは、初心者から企業のSEO担当者まで、AIOで疑問に感じやすいポイントを整理しました。

AIOはSEOと対立するものではなく、むしろ共通点が多く、並行して取り組むことで相乗効果を生みやすい施策です。

これからAIOを実践したい人が、つまずきやすい部分を中心に解説します。

Q：AIOとSEOどっちを優先すべきか？

結論は「SEOを土台にしつつ、AIOを追加で強化する」のがもっとも合理的です。

AIOで求められる要素の多くは、すでにSEOでも重視されてきた内容（E-E-A-T、一次情報、構造化データ、明確な文章構造など）と共通しています。

GoogleのAI機能（AI Overviews／AIモード）に対しても、公式が従来のSEOが有効と明言しています。

そのため、SEOの基礎が整っていない状態でAIOだけを行っても効果は出にくく、逆にSEOを強化することでAIOにもプラスの影響があります。

まずはSEOの基盤を整え、その上で質問文に答える文章構造やFAQの整備などAIO特有の施策を追加するのがおすすめです。

Q：AIOのメリット、デメリットは？

AIOのメリット・デメリットをまとめました。

Q：AIOは初心者でもできますか？

初心者でもAIOは可能です。

特に文章に関する施策は難易度が低く、次のようなポイントは今すぐにでも取り入れられます。

• 「結論ファースト」に書き直す
• FAQセクションを追加する
• 信頼できる出典を明記する
• 自分の経験や一次情報を文章に盛り込む

これだけでもAIが引用する可能性が高まり、AIOの基盤を作ることができます。

一方で、以下のような施策は専門知識が必要になるケースがあります。

• 構造化データ（Schema.org）の実装
• サイト全体の内部構造の最適化
• E-E-A-Tを高めるためのサイト設計

そのため初心者はまず、文章改善のAIOを中心に進め、技術的な施策が分からなければ、外注に任せるのが効率的です。

まとめ：AIの動向を注視しながらAIOとSEOを併用することが重要

生成AIの普及によって、ユーザーの情報収集は「検索する」から「AIに聞く」へ徐々に移り変わっています。

AIOは、その行動変化するユーザーに対して、回答の引用枠からアクセスを得るための考え方です。

ただ、現状のAIOで求められるのは、「E-E-A-T」「一次情報」「分かりやすい文章構造」と、従来のSEOと共通する部分も多いです。

そのため「SEOか？AIOか？」と、どちらか一方を切り捨てるのではなく、「SEOを土台にした上でAIOの視点を足していく」という併用するスタンスが重要となります。

今後もAIの進化の動向を見据えながら、安定した集客経路を「SEO＋AIO」で実現していきましょう。